II.2.2.2 Collecte des données
Les données utilisées dans cette étude
ont été collectées en deux étapes
complémentaires : une étape préparatoire et une
étape de collecte de données primaires. L'étape
préparatoire a consisté en l'état des lieux des
études/travaux de la chaîne de valeur, sur la pêche en RDC
et dans le monde et plus particulièrement la pêche de Ndagala du
Lac Tanganyika. Elle s'est appesantie également sur la collecte de
statistiques secondaires sur la production de Ndagala du Lac Tanganyika. Les
informations collectées au cours de cette étape ont permis la
confection de questionnaires pour les enquêtes quantitatives.
La collecte de données primaires a constitué la
seconde étape de cette étude. Elle a été faite
à l'aide de questionnaires structurés. Ces derniers ont permis la
collecte de données aussi bien qualitatives que quantitatives. Nous
avons effectué les enquêtes sur terrain suite aux
35
expériences acquises à l'université par
différents travaux pratiques et par le travail de fin de cycle qui
nécessitaient une interview sur le terrain. Il est à noter qu'au
cours de l'interview, les questions ont été traduites en langue
Swahili, ce qui a permis la levée d'éventuelles
ambiguïtés.
II.2.3 Déroulement des
enquêtes
Pour les enquêtes aux pêcheurs, l'enquête a
été menée auprès des patrons pêcheurs
utilisant les filets carrelets uniquement en excluant les sennes de plage pour
avoir des informations homogènes sur l'activité. En effet, les
enquêtes ont été menées sur 8 plages, La technique
de sondage stratifiée était jugée importante pour cette
sous-population. Chaque plage constituée une strate à part. La
distribution de la taille de l'échantillon dans chaque strate tenait
compte de nombre des unités de pêche à filet carrelet qui y
sont inscrites de le tableau n° 3 à l'exception de la plage de
Makobola du fait qu'elle située loin de la cité et aussi suite
aux limites des coûts et du temps et la plage de Kalungwe du fait qu'elle
n'enregistre que les Sennes de plage.
Pour les grossistes, étant donné l'absence d'une
liste exhaustive, la meilleure façon de faire l'enquête
était de recourir à la technique « boule de neige ». Il
s'agit de constituer l'échantillon en demandant à quelques
informateurs de départ de fournir des noms d'individus pouvant faire
partie de l'échantillon et de faciliter le contact (Délpeteau,
2003). Les informations sur les grossistes ont été tirées
auprès de pêcheurs, des détaillants et des autres
grossistes.
Pour les détaillants, les enquêtes ont
été effectuées dans 6 différents marchés de
la cité d'Uvira en tenant compte de paramètre «grandeur du
marché » tels que signalé ci-haut. Dans les marchés
de Mulongwe et de Kalimabenge considérés comme les grands
marchés de la cité, nous avons interviewé 20
détaillants dans chacun. Pour les autres marchés tels que le
marché de Kilomoni I, de Kavimvira, Kalundu et de Kasenga qui sont
considérés comme des petits marchés, nous avons
interviewé 5 détaillants par marché à l'exception
du marché de Kasenga où l'enquête a été faite
auprès de 10 détaillants.
II.2.4 Analyse des données
L'analyse des données s'est déroulée en
plusieurs étapes : la cartographie, analyse de la gouvernance dans la
chaîne de valeur, analyse des coûts, analyse de la
rentabilité financière, et analyse des contraintes et des
opportunités dans la chaîne de valeurs. Les processus et les
outils d'analyse sont résumés dans le schéma ci-dessous
:
36
Analyse de la rentabilité
Analyse des coûts et de prix
Analyse de la gouvernance et financement
Cartographie de la chaîne de valeur de Ndagala
Etapes d'analyse Outils
Identification de la chaîne d'activités allant de la
conception à la consommation finale
- Coûts variables, coûts fixes et coûts totaux
par maillon - Structure des coûts dans chaque maillon
- Répartition des coûts
- Disparité de prix entre différents maillons et
par période
-Valeur ajoutée (VA)
- Répartition de la valeur ajoutée
- Profit
- Répartition du profit
- Calcul des ratios
-Réglementation dans chaîne de valeur
- Mode paiement (par l'acheteur et le vendeur)
- Mode fixation des prix
-Mode de financement
- Genres
- Relation de confiance entre les acteurs
Schéma n°2 : Représentation
schématique d'analyse des chaînes de valeur de Ndagala
Source : confection de l'auteur.
II.2.4.1 La cartographie de la chaîne de valeur
de Ndagala « Fretins »
La cartographie de la chaîne de valeur a
constitué la première étape de l'analyse. Cette
cartographie a consisté à créer une représentation
visuelle des connexions entre les acteurs de la chaîne de valeur et des
autres acteurs du marché. Cela a permis d'obtenir une vue d'ensemble des
acteurs et de leurs fonctions dans la chaîne de valeur et du flux de
produits le long de la chaîne (du fretin frais aux pêcheurs sur la
plage jusqu'au consommateur via les commerçants avec ou sans
transformation) mais également fournir des informations sur les
fonctions d'appui de la chaîne de valeur.
II.2.4.2 Analyse de la gouvernance
La gouvernance se réfère à l'organisation
de la chaîne de valeur et à la coordination entre les acteurs.
Elle a constitué une deuxième étape de cette analyse.
Cette analyse a été d'abord qualitative fondée sur les
indicateurs comme la réglementation (normes et standard de
qualité des produits), le contrôle, les sanctions, le mode de
paiement (par l'acheteur et par le vendeur), la fixation des prix, le mode de
financement des activités, la participation des femmes dans la
chaîne de valeur et la relation de confiance entre les acteurs. De par
ces
37
éléments, il nous tâchera aussi de
déterminer le mode de gouvernance qui régit les interactions
entre acteurs de la chaîne de valeur.
II.2.4.3 Analyse des coûts et de
prix
1. Analyse des coûts
L'analyse des coûts a été le
troisième élément abordé lors de l'analyse des
données. Cette analyse a été faite au sein de chaque
chaîne de valeur. Elle a consisté à calculer les
coûts de production et de commercialisation pour chaque catégorie
d'acteurs participant à la chaîne. Ensuite, la structure des
coûts c'est-à-dire l'analyse de la part que représente
chacun des postes de dépenses dans les coûts totaux a
été faite. Cela a permis l'identification des postes de
dépenses sur lesquels on peut intervenir pour améliorer la
performance de l'acteur concerné. Enfin, l'analyse de la
répartition des coûts entre les principaux agents
économiques participant à la chaîne a été
effectuée, ce qui a permis une comparaison de ces agents.
Ainsi pour tous les acteurs, les coûts totaux (CT) sont
définis par :
CT= CV +CF
Avec CV représentant les coûts variables : pour
le producteur pêcheur (carburant, charge batteries, les filets, etc.) et
pour les commerçants (coût d'achat des marchandises vendues, les
autres consommations des tiers, frais de séchage,...) et CF les
coûts fixes (les amortissements, impôt et taxes,
intérêts payés, autres cotisations, etc.).
1. Analyse de prix
Dans cette partie de cette étude, l'analyse porte sur
la disparité des prix de vente de fretin (Ndagala) entre
différents acteurs de la chaîne de valeur. Ainsi, les rapports des
prix aux différents niveaux de la chaîne de valeur permettent
d'identifier les différences entre les pratiques des marges des acteurs
de la chaîne et les implications sur le bien-être des
pêcheurs et des consommateurs. Il s'agit de déterminer la part de
prix de vente de chaque acteur par rapport aux autres acteurs. Ces rapports de
prix seront exprimés en pourcentage.
En effet, les rapports des prix seront
déterminés par les formules suivantes :
~~ ~~ ~~ ~~
PCp = ~~ x1OO ~~~ = ~~ x1OO PCG = ~~ x1OO PPc = ~~ x1OO
Avec :
> PP : Prix au producteur.
> PG : Prix au grossiste.
> PC : Prix au consommateur.
> PCP : représente le prix au producteur en pourcentage
du prix au consommateur.
38
> PPG : représente le prix de gros en pourcentage du
prix au producteur.
> PCG : représente le prix de gros en pourcentage du
prix au consommateur.
> PPG : représente le prix au consommateur en
pourcentage du prix au producteur. II.2.4.4 Analyse de la
rentabilité
L'analyse de la rentabilité financière a
consisté à calculer la valeur ajoutée et le profit
générés par chaque catégorie d'acteurs au sein de
la chaîne de valeur de fretin. En effet, la valeur ajoutée est
l'accroissement de valeur apporté par un acteur à ce qu'elle
achète à l'extérieur, c'est-à-dire aux
consommations en provenance des tiers. Ainsi, elle peut être
calculée par deux méthodes dont la méthode soustractive et
la méthode additive. Dans le cadre de cette étude, nous avons
appréhendé la valeur ajoutée par sa méthode
soustractive. En effet, pour le pêcheur, la valeur ajoutée est
définie comme la différence entre la quantité produite en
valeur(Qv) et la consommation intermédiaire (CI). (ARMAND et al,
2004)
VA = Qv -CI
La consommation intermédiaire pour les pêcheurs
est constituée des charges de carburant, de restauration des
pêcheurs occasionnels, de charge batteries de pêche.
Et pour les mareyeurs (grossistes et détaillants), la
valeur ajoutée se calcule selon le même principe en appliquant les
indicateurs spécifiques :
VA = CA-Cmarch-CI ou MC- CI
Où CA représente le chiffre d'affaire,
CA-Cmarch représente le coût d'achat de marchandises
vendues, MC la marge commerciale et CI consommation intermédiaire.
Le profit, pour un acteur donné, est obtenu en faisant
la différence entre le revenu (R) et les coûts totaux (CT) :
P = R - CT
Après le calcul des valeurs ajoutées et des
profits pour chaque type d'acteurs dans la chaîne de valeurs, le profit
et la valeur ajoutée consolidés ont été
calculés pour chaque chaîne de valeur. Il s'agit simplement de la
somme des profits et de la somme des valeurs ajoutées des
différents acteurs constituant la chaîne de valeur. L'analyse
financière a pris fin par le calcul de la répartition des profits
et des valeurs ajoutées entre les différents acteurs constituant
la chaîne de valeur.
II.2.5 Analyse des contraintes et
opportunités
L'analyse des contraintes et opportunités dans chaque
chaîne de valeurs a été faite en utilisant l'approche SWOT.
Le but est de rassembler, analyser et d'évaluer les informations et
d'identifier les options stratégiques dont fait face cette chaîne
de valeur. Pratiquement
39
l'analyse SWOT est souvent représentée comme une
matrice 2x2. Les points forts peuvent être définis comme des
ressources internes ou des ressources dépendant de la capacité de
l'activité et qui sont utiles à la réalisation de profit,
alors que les faiblesses font référence à la limitation ou
à un défaut de l'activité et qui sont nocifs pour la
réalisation de profit. Les opportunités sont les conditions
externes ou toute autre situation favorable dans l'environnement de
l'activité et qui sont utiles à la réalisation de profit.
Les menaces sont toute situation défavorable dans l'environnement de
l'activité qui va l'empêcher de réaliser le profit.
Revue passée Anticipations futures
Positif
Forces
Facteurs positifs d'origine interne
Opportunités
Facteurs positifs d'origine externe
Négatif
Faiblesses
Facteurs négatifs d'origine interne
Menaces
Facteurs négatifs d'origine externe
Figure n° 3 : Matrice d'analyse des forces,
faiblesses, opportunités et menaces de la
chaîne de
valeurs
Source: Schall et Becker (2001)
Dans cette étude, étant donné que plus
des éléments trouvés ont été recueillis sur
les différents acteurs de la chaîne de valeurs, les forces,
faiblesses, opportunités et les menaces ont plutôt
été regroupées ensemble. Les facteurs positifs d'origine
interne et ceux d'origine externe ont constitué les opportunités
et les facteurs négatifs d'origine interne et ceux d'origine interne ont
constitué les contraintes.
II.2.6 Analyse statistique des
résultats
Pour confirmer ou infirmer nos résultats, nous avons
fait recours aux tests statistiques suivants :
> Le test de Kki-deux
Ce test, associé aux tris croisés (tableaux
croisés), a permis de tester la signification statistique d'une
association entre les acteurs de la chaîne de valeur de fretin et les
relations qu'ils entretiennent entre eux. Il est basé sur deux
hypothèses dont notamment H0 (ou hypothèse nulle) et H1
(hypothèse alternative).
1.
40
La première hypothèse H0 stipule qu'il n'existe
pas une association significative dans les relations qu'entretiennent les
acteurs de la chaîne de valeur fretin.
2. La seconde hypothèse H1 stipule qu'il y a une
association significative dans les relations qu'entretiennent les acteurs de la
chaîne de valeur de fretin.
Pour valider l'une de ces deux hypothèses, nous avons
tenu compte de la valeur de (p) ou signification asymptotique de l'erreur
alpha. Soit la probabilité ou le risque de commettre une erreur en
déclarant qu'il existe une relation significative entre les acteurs de
la chaîne de fretin et du degré de liberté qui a permis de
déterminer cette probabilité. Rappelons que le seuil de
signification est de 0,05.
Alors, si la valeur de p> à 0,05, on accepte
l'hypothèse nulle et on rejette l'hypothèse alternative. Et si p
< à 0,05, on rejette l'hypothèse nulle et on accepte
l'hypothèse alternative. > Le test T- de student
(t)
Ce test a permis de tester l'égalité entre les
moyennes de profit réalisé par les pêcheurs et les
mareyeurs de Ndagala. Il est aussi basé sur deux hypothèses dont
notamment H0 (ou hypothèse nulle) et H1 (hypothèse
alternative).
1. La première hypothèse H0 stipule qu'il n'y a
pas une différence significative entre les moyennes de profit des
pêcheurs et de mareyeurs.
2. La seconde hypothèse H1 stipule qu'il existe une
différence significative entre les moyennes de profit des pêcheurs
et de mareyeurs.
Pour valider l'une de ces deux hypothèses, nous avons
tenu compte de la valeur de (p) ou signification asymptotique de l'erreur
alpha. Soit la probabilité ou le risque de commettre une erreur en
déclarant qu'il existe une différence significative entre les
moyennes de profit des pêcheurs et de mareyeurs et du degré de
liberté qui a permis de déterminer cette probabilité.
Rappelons que le seuil de signification est de 0,05.
Alors, si la valeur de p> à 0,05, on accepte
l'hypothèse nulle et on rejette l'hypothèse alternative. Et si p
< à 0,05, on rejette l'hypothèse nulle et on accepte
l'hypothèse alternative. > Le coefficient de
corrélation (r)
Le calcul de coefficient de corrélation a permis de
déterminer le degré de la relation (ou degré de liaison)
entre la valeur ajoutée de chaque acteur de la chaîne et la valeur
ajoutée totale. Pour prendre la décision sur cette relation, par
convention, nous avons tenu compte des critères suivants :
0. Si r = 1, la relation parfaite ;
1. Si r > 0,8, la relation est très forte ;
2.
41
Si r se situe entre 0,5 et 0,8, la relation est forte
3. Si r se situe entre 0,2 et 0,5, la relation est
d'intensité moyenne ;
4. Si r se situe entre 0 et 0,2, la relation est faible ;
5. Si r = 0, il y a absence de corrélation.
La significativité de la pente (du coefficient r) a
été fait pour prendre la décision si cette
corrélation est statistiquement significative. Elle est aussi
basé sur deux hypothèses dont notamment H0 (ou hypothèse
nulle) et H1 (hypothèse alternative).
1. La première hypothèse H0 stipule qu'il n'y a
pas une corrélation significative entre la valeur d'un acteur et la
valeur ajoutée totale ;
2. La seconde hypothèse H1 stipule qu'il existe un
lien significatif entre la valeur d'un acteur et la valeur ajoutée
totale.
Pour valider l'une de ces deux hypothèses, nous avons
tenu compte de la valeur de (p) ou signification asymptotique de l'erreur
alpha. Soit la probabilité ou le risque de commettre une erreur en
déclarant qu'il existe un lien significatif entre la valeur d'un acteur
et la valeur ajoutée totale. Rappelons que le seuil de signification est
de 0,05.
Alors, si la valeur de p? à 0,05, on accepte
l'hypothèse nulle et on rejette l'hypothèse alternative. Et si p
< à 0,05, on rejette l'hypothèse nulle et on accepte
l'hypothèse alternative.
Signalons que l'analyse de ces différents tests a
été faite à l'aide d'un logiciel SPSS 20.
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